The demand for chiller equipment that keeps each machine at a constant temperature to maintain the best possible condition is growing rapidly. PID (Proportional Integral Derivation) control is a popular temperature control method. The error, which is the difference between the desired target value and the current system output value, is calculated and used as an input to the system using a proportional, integrator, and differentiator. Through such a closed-loop configuration, a desired final output value of the system can be reached using only the target value and the feedback signal. Furthermore, various temperature control methods have been devised as the control performance of various high-performance equipment becomes important. Therefore, it is necessary to design for accurate data-driven temperature control for chiller equipment. In this research, support vector regression is applied to the classic PID control for accurate temperature control. Simulated annealing is applied to find optimal PID parameters. The results of the proposed control method show fast and effective control performance for chiller equipment.
In this paper, we present a fuzzy logic based tuner for continuous on-line tuning of PID controllers. The essential idea of the scheme is to parameterize a Ziegler-Nichols-like tuning formula by a singler parameter .alpha., then to use an on line fuzzy logic to self-tune the parameter. The adaptive scaling makes the controller robust against large variations in parametric and dynamics uncertainties in the plant model. New self-tuning controller has the ability to decide when to use PI or PID control by extracting process dynamics from relay experiments. These scheme lead to improved performance of the transient and steady state behavior of the closed loop system, including processes with nonminimum phase processes.
This paper deals with the case analysis of second order processes under sampled-data. Proportional Integral-Derivative(PID) control, and development of Decision Support Systems(DSS) for such processes. In this paper three techniques were described for identifying the dynamics of closed loop stable processes. The first, called pulse testing is a frequency-domain method, which yields the frequency response diagram of an open loop process. The second is a time-domain method which yields the gain and time constants of the process model. The third technique is based on step response and gives the parameters of PID controllers. The development of DSS design programs consisting of above three techniques will provide very powerful tools in the microcomputer based process control.
Kim, Keun-Sik;Cho, Tae-Shin;Choi, Sun-Wook;Kim, Young-Chol
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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제어로봇시스템학회 2004년도 ICCAS
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pp.8-13
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2004
In the paper, we present a practical design tool which allows us to design PID types and the first order lead/lag compensators incorporating the step response requirements in the stability. For a given plant transfer function of arbitrary order, this program provides a set of controller gains that satisfies both stability and time domain performances. This implies that even if one selects any controller parameters inside the set, the closed loop system with the controller gains meets the design objectives. This tool based on Matlab and GUI will be very useful for control design in the controller parameter space, especially when time domain requirement is given.
In the air-fuel control of automotive engine to improve its efficiency, fuel economy and less emissions, conventional control methods using $O_{2}$ sensor or the lean air-fuel ratio sensor provide only open control in rich conditions. Control with a wide range air-fuel sensor makes it possible to employ closed loop control for all engine conditions including rich combustion. With a wide range A/F sensor and A/F transfer functions, a PID control system is constructed which employs an learning scheme. A/F controller is designed which enables to improve the ability of its compensation for sensors and actuators, and its control operation is evaluated by computer simulation.
Ji, Young-Eun;Park, Je-Wook;Hwang, Seon-Hwan;Baek, Kwang-Ryul;Kim, Jang-Mok
Journal of Power Electronics
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제10권4호
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pp.382-387
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2010
This paper presents a novel design method for determining the PID gains of a speed controller for a servo system compensating variations in bandwidth at a low speed. The variations in bandwidth of a speed controller are measured at a low speed and the relationship between the bandwidth and the damping ratio are verified by determining the location of the closed loop pole. The proposed algorithm uses the z-transform of a plant and speed controller and applies the time-varying sampling method for determining the PID gains of the speed controller at low speed. The magnitude and the phase condition are considered for finding a suitable control gain. The usefulness and effectiveness of the proposed method is demonstrated through experimental results such as low speed control and robust disturbance responses.
This article presents a closed loop control of DC series motor fed by DC chopper controlled by an PID controller based intelligent control using ANN (Artificial Neural Network). The PID-ANN controller performances are analyzed in both steady state and dynamic operating condition with various set speed and various load torque. Here two different motor parameters are taken for analysis (220V and 110V motor parameters). The static and dynamic performances are taken for comparison with conventional PID controller and existing work. The steady state stability analysis of the system also made using the transfer function model. The equation model is also done to analysis the performances by set speed change and load torque change. The proposed controller have better control over the conventional PID controller and the reported existing work. This system is initially simulated using MATLAB / Simulink and then experimental setup done using P89V51RD2BN microcontroller.
This study proposed new method to decide the reference model necessary for design PID controller. In generally, control design problems using the reference model have the following two factors. One factor is that numerical model of the controlled system can be obtained extremely, and the other is that specification for the closed-loop dynamic performance is pure moderate. Therefore, the control design procedure is essentially based on the partial reference model matching which offers a reasonable method to simplify the design and the controller configuration under the controlled system uncertainty. ITAE(Integral of time-multiplied absolute error) performance index and Kitamori method etc. which were used a reference model method had a limit to settling time and rising time of reference model that it arrived to steady state response according to the controlled system. On this study, if it only knew peak time of overshoot and settling time by measurement signal of the controlled system, it can be made the reference model easily. We proposed new method to improve performance index of the reference model superior to existing reference model index and illustrate the numerical simulation results to show the effectiveness of proposed control method design.
In this paper, a stable adaptive composite control system consisting of a PID and a fuzzy controllers is designed to control nonlinear systems. In the fuzzy controller, parameters of membership functions characterizing the linguistic terms change according to some adaptive law. Also, parameters of PID controller change according to some adaptive law. These adaptive laws are based on the Lyapunov synthesis approach. Then, it is proved that the closed-loop system using such an adaptive composite control system is globally stable in the sense that all signals involved are bounded and the tracking error converges to zero. We apply this adaptive composite control system to control a nonlinear system.
In this paper, position control of focal plane compensation device using piezoelectric actuator is conducted. The forcal plane compensation device installed on earth observation satellite camera compensates micro-vibration from reaction wheels. In this study, four experimental models of the open-loop compensation device are derived using MATLAB system identification toolbox in the input range of 0~50Hz. Subsequently, the PID controller for each model is designed and the performance test of each controller is conducted through MATLAB/Simulink. According to frequency response analysis of the closed-loop compensation device system, the PID controller designed for 38~50Hz input range has enough tracking performance for the whole 0~50Hz input range. The maximum output error is about $1{\mu}m$ for the input range. The simulation results has been verified by the experimental method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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